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J-GLOBAL ID：202202273114211129   整理番号：22A1047122

舌癌患者における頸部転移の人工ニューラルネットワーク支援検出のための腫瘍ラジオミクス特徴【JST・京大機械翻訳】

Tumor radiomics signature for artificial neural network-assisted detection of neck metastasis in patient with tongue cancer

著者 (9件)： Zhong Yi-Wei (Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Peking University School and Hospital of Stomatology, Beijing, PR China) ,  Jiang Yin (Department of Physics, Beihang University, Beijing, PR China) ,  Jiang Yin (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-based Precision Medicine, Beihang University, Beijing, PR China) ,  Dong Shuang (Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Peking University School and Hospital of Stomatology, Beijing, PR China) ,  Wu Wen-Jie (Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Peking University School and Hospital of Stomatology, Beijing, PR China) ,  Wang Ling-Xiao (Department of Physics, Tsinghua University, Beijing, PR China) ,  Wang Ling-Xiao (Frankfurt Institute for Advanced Studies, Frankfurt am Main, Germany) ,  Zhang Jie (Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Peking University School and Hospital of Stomatology, Beijing, PR China) ,  Huang Ming-Wei (Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Peking University School and Hospital of Stomatology, Beijing, PR China)
資料名： Journal of Neuroradiology  (Journal of Neuroradiology)
巻： 49  号： 2  ページ： 213-218  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3231A  ISSN： 0150-9861  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 舌癌の頚部管理を決定するために,本研究では,舌扁平上皮癌(SCC)患者における頚部リンパ節(LN)状態を予測するために,原発性腫瘍のコンピュータ断層撮影(CT)ラジノミクスに基づく人工ニューラルネットワーク(ANN)支援モデルの構築を試みた。舌SCCの313人の患者を,遡及的に含んで,ランダムに訓練(60%),検証(20%)および内部独立試験(20%)セットに分けた。全体で,1673の特徴値を,一次腫瘍の半自動セグメンテーション後に抽出し,次元縮小後の臨床LN(cN)状態の有無にかかわらず,古典的3層ANNの入力層としてセットした。受信者動作特性(ROC)曲線,精度(ACC),感度(SEN),特異性(SPE),曲線下面積(AUC)および正味再分類指数(NRI)を用いて,モデルを評価し比較した。異なる設定の4つのモデルを構築した。ACC,SEN,SPEおよびAUCは,試験セットにおいて,それぞれ84.1%,93.1%,76.5%および0.943(95%信頼区間:0.891~0.996,p<.001)に達した。放射線科医と比較したモデルのNRIは40%に達した(p<.001)。潜在性結節転移率は,T1-2群で30.9%から最小12.7%に減少した。伝統的LN評価による原発腫瘍のCTラジノミクスを組み込んだANNベースのモデルを構築して,特に早期癌において,裸眼より舌SCC患者における頚部LN転移をより正確に予測するために検証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *腫瘍 ,  リンパ節 ,  次元縮小 ,  扁平上皮癌 ,  計算機トモグラフィー ,  *舌腫瘍 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  早期癌 ,  リンパ節転移
準シソーラス用語： 舌扁平上皮癌 ,  転移率 ,  特異性 ,  頚部リンパ節 ,  自動セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 舌 ,  扁平上皮癌 ,  リンパ節 ,  コンピュータ断層撮影 ,  人工知能

分類 (1件)： 歯と口腔の腫よう  (GT04000N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 舌 ,  癌患者 ,  頸部 ,  人工ニューラルネットワーク ,  支援 ,  腫瘍 ,  ラジオミクス